90后大学生素质生态水平的评价与预测

黄 艳，田辉玉

（武汉工程大学高等教育研究所，武汉 430074）

0 引言

大学生素质生态水平是衡量大学生作为“大学人”和“社会人”是否实现全面发展的一面镜子。“90后”大学生素质生态是指“90后”大学生基于个人的背景因素，包括个人特性、入学前的准备、性别以及民族因素，通过主动地塑造大学人际环境影响大学和社会环境，[1]并且在此环境中获取个人发展的可能性的主体性品质。我国“90后”大学生素质生态的形成与“90后”大学生的先天禀赋密切相关，最终形成于后天的社会环境与大学教育实践的过程中。科学地评价“90后”大学生素质生态，可以解决“90后”大学生素质生态的“发展标准”和“发展程度”的问题，为高校人才培养模式改革与教育行政机构宏观决策提供“路线图”，也有利于发现不同“90后”大学生之间素质生态的发展差异及其原因，寻求“90后”大学生素质生态发展的优化模式，进而促进“90后”大学生综合素质的提升和个性化的发展，并为培育优秀的“90后”大学生提供标杆。

目前，大学生素质研究已经成为学界共同关注的重要课题之一。[2]综观现有的研究成果，学者们为大学生素质研究提供了的科学的理论依据、丰富的文献资料、有价值的参考数据和多维的研究视角。但是在目前的研究成果中，涉及大学生素质评价的研究主要是界定在宏观层面，针对大学生综合素质的整体状况，展开定性的评价研究。[3]鉴于此，我们结合“90后”大学生的特点与教育生态的内涵，创新性地提出了“大学生素质生态”的概念，创建了系统的大学生素质生态评价指标体系，设计了具有较高信效度的调研问卷，以湖北省32所大学的20,000名“90后”大学生为例，进行了“90后”大学生素质生态水平现实状况的规模化问卷调研，回收有效问卷19,652份。我们进而结合调研数据，通过数学建模对新时期“90后”大学生素质生态的整体水平与个体特征展开了定量的实证研究。

1 “90后”大学生素质生态水平评价指标体系的构建

结合“90后”大学生素质生态水平发展的共性特征，我们选取了思想道德素质、专业素质、人文素质、能力素质、身心素质与个性化素质等6项二级指标，24项三级指标，61项观测点，构建了一套旨在全面衡量我国“90后”大学生素质生态水平的综合评价指标群（如表1所示）。

2 评价方法与评价结果

2.1 评价方法

指标的标准化。评价指标体系由多项指标构成，为了避免量纲、数量级和变化趋势的影响，需要对数据进行标准化处理，即将它们都转化成无量纲数据。我们采用了最大值最小值标准化方法对数据进行了标准化处理，并采用了线性加权和法计算出了“90后”大学生素质生态的发展水平。

2.2 评价结果

根据评价指标体系和评价方法，利用调研数据，我们计算出了反映我国“90后”大学生素质生态水平的综合绩效值，并展开了综合绩效值的频数分析，得出了反映我国“90后”大学生素质生态水平的综合评价结论。我国“90后”大学生素质生态水平的评价中，思想道德素质绩效表现优秀的样本数占调研总人数的比例为25.8%；绩效表现良好的样本数占56.3%；绩效表现合格的样本数占15.9%；绩效表现基本合格的样本数占1.6%；绩效表现不合格的样本数占0.4%。专业素质绩效表现优秀的样本数占调研总人数的比例为6.4%；绩效表现良好的样本数占15.6%；绩效表现合格的样本数占41.3%；绩效表现基本合格的样本数占31.6%；绩效表现不合格的样本数占5.1%。人文素质绩效表现优秀的样本数占调研总人数的比例为5.1%；绩效表现良好的样本数占20.8%；绩效表现合格的样本数占33.9%；绩效表现基本合格的样本数占25.2%；绩效表现不合格的样本数占15%。能力素质绩效表现优秀的样本数占调研总人数的比例为3.8%；绩效表现良好的样本数占8%；绩效表现合格的样本数占33.6%；绩效表现基本合格的样本数占40.8%；绩效表现不合格的样本数占13.8%。身心素质绩效表现优秀的样本数占调研总人数的比例为2.3%；绩效表现良好的样本数占21.9%；绩效表现合格的样本数占52.6%；绩效表现基本合格的样本数占20.8%；绩效表现不合格的样本数占2.4%。其中，身心素质（男性）绩效表现优秀的样本数占调研总人数的比例为1.9%；绩效表现良好的样本数占23.6%；绩效表现合格的样本数占53.3%；绩效表现基本合格的样本数占15.3%；绩效表现不合格的样本数占5.9%。身心素质（女性）绩效表现优秀的样本数占调研总人数的比例为6.4%；绩效表现良好的样本数占21.2%；绩效表现合格的样本数占45.7%；绩效表现基本合格的样本数占23.5%；绩效表现不合格的样本数占3.2%。个性化素质绩效表现优秀的样本数占调研总人数的比例为36.7%；绩效表现良好的样本数占7.8%；绩效表现合格的样本数占12.4%；绩效表现基本合格的样本数占15.3%；绩效表现不合格的样本数占27.8%。

表1 中国“90后”大学生素质生态评价指标体系

我国“90后”大学生素质生态综合绩效表现优秀的样本数占调研总人数的比例为1.5%；综合绩效表现良好的样本数占18.6%；综合绩效表现合格的样本数占41.5%；综合绩效表现基本合格的样本数占33.6%；综合绩效表现不合格的样本数占4.8%。“90后”大学生素质生态综合绩效频数分布图与“90后”大学生素质生态绩效等级正态曲线直方图如图1、图2所示。

图1 “90后”大学生素质生态评价指标频数分析图

图2 “90后”大学生素质生态绩效等级正态曲线直方图

3 “90后”大学生素质生态水平成长趋势预测分析

中国“90后”大学生素质生态水平成长趋势预测是研究我国大学生素质未来发展趋势的科学。现代高等教育决策的科学化、民主化和制度化建设越是快速发展，对“90后”大学生素质生态的未来水平进行预测研究的必要性和重要性也愈益凸显。我国大学生素质研究作为人的全面发展理论的一个研究要素和教育生态研究的一个重要组成部分，近年来得到学界比较深入和全面的探讨，[4]使“90后”大学生素质生态具有了开展预测研究的良好基础和前景。

我们构建了1980～1994年15个统计年度中出生的我国“80后”与“90后”大学生素质生态成长状况的时间序列表，展开了我国“90后”大学生素质生态发展趋势的预测研究。考虑到比较分析的科学性与合理性，我们选取了“80后”与“90后”大学生在同一年龄剖面上的绩效表现，展开了规模化的调研。研究特征值选取样本的年龄共同为18周岁或者19周岁，观测期共同为大学本科一年级或者二年级阶段。

3.1 预测方法与预测模型

为了科学地预测“90后”大学生素质生态的发展趋势，我们采用了时间序列曲线估计方法，把时间设为自变量x，反映“90后”大学生素质生态水平的绩效设为因变量y，研究变量x与y之间的关系。根据“90后”大学生素质生态成长趋势预测研究的性质，我们利用Linear，Cubic，Exponential和Power4种曲线模型对1980～1994年之间出生的我国“80后”与“90后”大学生素质生态水平的关系展开了曲线回归分析。

根据4种曲线函数相应的统计量的计算结果，在所选的4种曲线函数中以Cubic曲线的拟合优度最高，R2统计量的值均大于或者等于0.909（R2≥0.909），Cubic曲线回归估计的标准误差S均小于1（S＜1），回归方程显著性检验F值概率均小于0.001（相伴概率值p≤0.001），回归系数检验统计量t值概率均小于0.05（相伴概率值p≤0.05），回归系数b1、b2、b3三项自变量的系数显著不为零。因此，我们采用指数函数对我国“90后”大学生素质生态水平的发展趋势展开预测分析。

“90后”大学生素质生态发展趋势的预测模型为：y=b0+b1t+b2t2+b3t3。其中，y代表大学生素质生态发展趋势的预测绩效值，t代表被观测的大学生的出生年度，b0代表常数，b1、b2、b3代表回归系数。

3.2 预测结果与结果的检验

经过我们的计算检验，“90后”大学生素质生态发展趋势的预测模型为：

其中y表示某一出生年度“90后”大学生素质生态水平综合绩效值，t表示“90后”大学生素质生态水平预测研究中被调研的大学生的出生年度。

由此，我们分别预测了反映1995～1999年5个统计年度出生的“90后”大学生素质生态水平的发展趋势图，涵盖6项二级评价指标、24项三级评价指标及综合素质生态水平的发展趋势（见“90后”大学生素质生态二级评价指标绩效趋势图、“90后”大学生素质生态三级评价指标绩效趋势图及“90后”大学生素质生态综合绩效趋势图，如图3～5所示）。

另一方面，为了避免均方误差指标衡量预测效果的缺陷，也即避免不同指标因为数值大小或同一指标量纲不同而导致不能用均方误差进行预测效果的衡量，对均方误差进行了无量纲化处理。[5]把均方标准误差除以指标均值，

图3 “90后”大学生素质生态二级评价指标绩效趋势图

图4 “90后”大学生素质生态综合绩效趋势图

图5 “90后”大学生素质生态三级评价指标绩效趋势图

求得变异系数，变异系数在衡量预测效果，度量预测值和观测值之间的波动程度方面具有很好的特征。其公式如下：

其中，xi表示“90后”大学生素质生态水平实际综合绩效值表示第i个年度“90后”大学生素质生态水平预测综合绩效值，n表示测评期间长度，δ表示测评期间“90后”大学生素质生态水平综合绩效值的变异系数。

“90后”大学生素质生态评价指标的变异系数（δ）反映了预测值和实际值之间的相对波动程度，其值越小，说明预测值越稳定，预测效果越好。经计算，变异系数δ＜0.02，说明预测结果能较好地反映我国“90后”大学生素质生态水平的变化趋势。

4 结论

通过以上对“90后”大学生素质生态水平的分析研究，见微知著，我们可以初步得到如下结论：

（1）“90后”大学生素质生态发展水平的综合绩效呈现比较显著的正态分布。我们展开了“90后”大学生素质生态水平综合绩效的正态分布检验，反映“90后”大学生素质生态水平综合绩效的描述性统计分析表显示：调研的样本数据描述取值分布形态对称性统计量的偏度值Skewness=0.047，偏度标准误差值Standard Error of Skewness=0.038，样本数据描述变量取值分布形态扁平程度统计量的峰度值Kurtosis=-0.042，峰度标准误差值Standard Error of Kurtosis=0.275，均近似为0，表明我国“90后”大学生素质生态发展水平的综合绩效呈现较为显著的正态分布。

我们还利用Kolmogorov-Smirnova检验和Shapiro-Wilk检验两种方法来确定反映“90后”大学生素质生态水平的综合绩效是否服从正态分布。“90后”大学生素质生态综合绩效正态检验表显示：代表检验统计量的值K-S Statistic=0.032，S-W Statistic=0.996，代表显著水平 K-S Sig.=0.200，S-W Sig.=0.701，均大于0.05，显示我国“90后”大学生素质生态综合绩效分布与理论分布无显著差异，接受服从正态分布的假设。我们进一步输出了我国“90后”大学生素质生态综合绩效Q-Q图和Q-Q趋势图（如图6所示），从图形看，数据较好地服从了正态分布。

图6 “90后”大学生素质生态综合绩效Q-Q图和Q-Q趋势图

（2）我国“90后”大学生素质生态发展水平的多项指标的绩效服从一般正态分布。“90后”大学生素质生态评价中，思想道德素质、专业素质、人文素质、能力素质与身心素质等5项二级评价指标绩效的描述性统计分析表与正态检验表显示：样本数据偏度值Skewness、偏度标准误差值Standard Error of Skewness、峰度值Kurtosis、峰度标准误差值Standard Error of Kurtosis，均近似为0，表明反映“90后”大学生的思想道德素质、专业素质、人文素质、能力素质与身心素质发展水平的绩效呈现一般正态分布。“90后”大学生素质生态分项维度绩效Q-Q图形也显示数据均服从一般正态分布。

（3）“90后”大学生个性化素质发展水平的绩效呈现严重的分化趋势。“90后”大学生个性化素质的绩效存在高度的发展不均衡和离散集中的状态，反映“90后”大学生个性化素质发展水平的绩效呈现U形分布，绩效表现优秀与良好的被测评的“90后”大学生人数占调研样本总人数的比例为44.5%，绩效表现基本合格与不合格的比例为43.1%，绩效表现合格的比例仅为12.4%。我国“90后”大学生个性化维度绩效正态检验表显示：代表显著水平K-S Sig.、S-W Sig.，均等于0，显示结果不接受变量服从正态分布的假设。而从我国“90后”大学生个性化素质维度绩效Q-Q图和Q-Q趋势图形看，如图7所示，数据严重偏离正态分布。由此可以看出，我国“90后”大学群体之间个性化素质的差异非常显著。

（4）“90后”大学生素质生态的综合发展趋势呈现比较显著的正成长性。从“90后”大学生素质生态综合绩效趋势图（如图4所示）中，我们可以发现，反映“90后”大学生素质生态综合发展水平的绩效持续稳定地增长，并且“90后”大学生表现在专业素质和能力素质两项指标上的绩效成长趋势最优（如图3所示）。

图7 中国“90后”大学生个性化素质维度绩效Q-Q图和Q-Q趋势图

（5）“90后”大学生素质生态的某些维度的发展趋势呈现负成长性。从我国“90后”大学生素质生态二级评价指标与三级评价指标绩效趋势图（如图3、图5所示）中，我们发现，我国“90后”大学生的思想道德素质和身心素质等2项二级指标的绩效呈现出负增长的趋势，其中，“90后”大学生的集体观念、劳动观念、心理健康、道德文明观念等4项三级指标的绩效呈现出的负成长性最为显著。

（6）“90后”大学生素质生态的发展水平与外部环境呈现显著的交融互动性。我国“90后”大学生是受全球化和信息化影响最深刻的一代人，[6]“90后”大学生也正在越来越多地把现实中的东西转移到互联网上，实现自身与外部环境的彼此交融和相互渗透，并必将作为一个庞大的精英群体引领互联网未来的发展。在我们调研的过程中发现，有占调研总人数98.23%的“90后”大学生利用互联网社交，正是互联网降低了“90后”的沟通成本，提升他们的沟通体验，迅速地扩大和延伸了他们的社交渠道。但是，其中也有高达95.76%的“90后”大学生具有不同程度的互联网依赖症，如何将互联网的负面影响最小化也将是值得我们深入探讨的另一个课题。另一方面，低碳文化与低碳生活已经开始引起“90后”大学生越来越多的关注，他们对低碳文化的认同和接受程度也必然深刻地影响到中国未来的环境状态、气候变化与生产生活方式。

[1]侯步云.大学生素质教育系统化研究综述[J].学校党建与思想教育,2011,(19).

[2]刘贵华.试论生态学对于教育研究的适切性[J].教育研究,2007,(7).

[3]何绍福,李晓霞.论生态学视角下我国高等教育系统的生态平衡[J].教育科学,2007,(5).

[4]洪世梅.教育生态学与大学教育生态化的思考[J].高等教育研究,2007,(6).

[5]陈华友.组合预测方法有效性理论及其应用[M].北京：科学出版社,2008.

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